python-提高从熊猫列中提取信息的速度

概述我有一个包含约200,000个数据点的数据框和一个看起来像这样的列(1个数据点的示例)：'{'id':342,'name':'Web','slug':'technology/web','position':15,'parent_id':16,'color':6526716,'urls':{'web':{'discover':'http://www.kicks

我有一个包含约200,000个数据点的数据框和一个看起来像这样的列(1个数据点的示例)：

'{"ID":342,"name":"Web","slug":"technology/web","position":15,"parent_ID":16,"color":6526716,"urls":{"web":{"discover":"http://www.kickstarter.com/discover/categorIEs/technology/web"}}}'

我想提取有关名称和子d的信息.我做了以下工作：

df["cat"],df["slug"] = np.nan,np.nanfor i in range(0,len(df.category)):    df["cat"][i] = df.category.iloc[i].split('"name":"')[1].split('"')[0]    df["slug"][i] = df.category.iloc[i].split('"name":"')[1].split('"')[4]

效果很好,但是大约需要4个小时.有什么办法可以使速度更快？最佳答案与其直接 *** 作DataFrame,不如尝试使用简单的数据类型并一次性创建一个Dataframe.除jezrael之外的另一种解决方案：

import Jsoncat,slug = [],[]for row in df.category:    d = Json.loads(row)    cat.append(d['cat'])    slug.append(d['slug'])df = pd.DataFrame({'cat': cat,'slug': slug})

总结

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